Imagination重磅新品：面积相同，性能是高通的175%

关于人工智能（AI）的现状和未来发展，清华大学微电子与纳电子学系魏少军教授表示： 随着AI的发展，出现了两个重要分支，一个是类脑计算，一个是深度学习神经网络。 不同机构和公司在这两条路上一直在探索，以谋求AI应用的落地。 虽然现在AI技术和芯片很热，但应用落地才是关键。 就目前来看，我们距离真正的AI还很远，还需要不断开拓和研究。 而AI崛起有三大因素，分别是： 算法、数据、算力，这三者是相辅相成的，只有协同发展，才能真正实现AI的突破性发展。 具体而言，算法和硬件架构缺一不可，要协同发展。 而架构创新是重中之重，也是AI发展和真正AI时代到来的关键，未来，在AI芯片领域，需要像CPU那样的通用架构出现，才是AI走向成熟的标志。

据魏少军教授介绍，他们的研究小组，目前研发的软件定义芯片，不仅是可编程的，而且是可配置、可重构的，具有极高的灵活性。 或许，这也是走向通用AI架构的一条路径吧。

魏少军教授还认为，今天的AI大都在云上，而未来必将走向边缘侧，因为这里才是AI应用的主战场，也是全面落地的关键。

魏少军教授提到AI芯片可配置、可重构，以及逐步普及到边缘侧，不禁让我们想起了IP的特征，很符合以上提到的发展思路，诸多厂商也都在紧锣密鼓地加紧在这方面的研发工作。

在过去的30年里，Imagination一直都专注于GPU IP技术，市场和应用发展到今天，GPU已经不仅仅是图像引擎，更是移动计算、自动驾驶、人工智能等应用的核心和基础，需要不断拓展。 特别是AI，其对算力提出了更多、更高的要求，而这只能通过半导体技术才能解决，GPU则可以在其中发挥越来越重要的作用。

“就收入来讲，Imagination是全球第三大IP厂商”，Imagination公司副总裁/中国区总经理刘国军表示： “但就影响力而言，我们是全球排名第二的厂商。 ”

这家英国公司，经过一系列的发展和波折之后，于2017年底，被一家中资背景的基金收购了，从此注入了中国基因。 该公司最近两年推出的新技术和产品，越来越向中国市场倾斜，这一庞大且潜力巨大的市场也为该公司今后的发展增添了信心和动力。

Imagination首席执行官Ronald Black博士是工程师出身，对于这样的身份特点，他表示： “我是一名工程师，所以每次都讲技术，虽然我在技术方面是专家，但在业务拓展和营销等方面还是一名学生。 我是一年前加入Imagination的。 这些年，我们一直在紧跟行业发展趋势和先进应用。 中国在半导体领域投入巨大，特别是AI方面，进步是全球瞩目的，处于行业领先状态。 在过去十年，中国发展惊人，在高科技领域，已经形成与美国并驾齐驱的发展态势。 而目前的全球经济和贸易局势颇具挑战。 但我是个乐观主义者，在半导体这个行业工作，不乐观的话，恐怕一年都撑不下来。 而纵观历史，人类的文明和科技水平发展速度越来越快，人的寿命也越来越长，对美好生活的向往也越来越强烈。 这些都是我们奋斗和开拓的动力，也是乐观精神的源泉。 ”

Ronald Black非常看好中国的发展，而且中国在全球经济体系中的作用也愈加突出。 他表示，如果全球经济贸易与中国脱钩的话，短期内，会有30万亿美元的损失。 因此，中国作为全球经济的一员，不可或缺。

据Imagination PowerVR产品执行副总裁Steve Evans介绍，该公司的GPU IP与行业内其它竞品相比，游戏体验和像素水平都非常优秀。 去年，该公司发布了无损压缩技术，这是一个提升像素水平的好技术。 另外，该公司还在不断提高算力水平，同时保证PPA指标，即低功耗和较小的芯片面积。

此外，该公司的GPU IP还可提供更高的帧率，能让客户的应用更加平滑、顺畅，没有中断。

Steve Evans表示，Imagination每年都会在创新架构方面下大功夫，以发挥其技术和产品的最佳潜能，同时，功耗是也是很重要的指标。

基于这些，该公司每年都会推出亮眼的新品，有针对性地为客户解决应用当中遇到的实际问题。

目前，该公司在中国的客户，特别是几大手机品牌都在使用其IP。 中国对于Imagination的重要性也愈加突出。

经过两年打磨，今天，Imagination推出了PowerVR新品，即IMG A系列GPU IP，包括AXE，AXM和AXT，可以满足不同应用场景和性能的需求。 IMG A系列可覆盖从面向入门级市场的每时钟周期处理1个像素（1 PPC）的组件，一直到用于高性能设备的速度高达每秒2万亿次浮点运算（2 TFLOP）的内核，甚至到针对云应用的、速度超越该数值的多核解决方案。

据Steve Evans介绍，与以前的产品相比，A系列新品的性能有跨越式的提升，具体如下图所示。

首先看一下AXT，与该公司前一代产品相比，性能提升了2.5倍，帧率可达到70帧/s，而且比竞品有明显优势。

AXT还可以用于服务器，性能可以满足应用需求，更关键的是散热处理水平也是可以的。 另外，在数据中心应用，也是A系列GPU的发展目标。

A系列架构，在ALU性能方面有4倍提升，AI速度则提升了8倍，而功耗只有之前产品的60%。 另外，A系列具备了128线程的计算能力，前一代产品是32线程的。 128线程很适合在云端落地。

AXT的旗舰产品是AXT-64-2048，拥有2.0 TFLOPS, 64 Gpixels的性能，以及8 TOPS的AI性能。

高端产品AXT-32-1024面向高性能移动设备和汽车应用，其性能为1 TFLOP、32 Gpixels和4TOPS的AI性能。

AXM-8-256则面向中端移动设备； 其性能为 0.25 TFLOPS、8 Gpixels和1 TOPS。

AXE-1-16则面向入门级移动设备和物联网，为同类产品中速度最快、且支持Vulkan功能的GPU； 其性能为 1 PPC、16 GFLOPS和1 Gpixels。

IMG A系列采用了Imagination的新技术HyperLane，独立的硬件控制通道各自都被隔离在内存中，从而可将不同的任务同时提交给GPU，以锁定GPU来实现多任务处理。 借助动态性能控制功能，GPU可以在多个任务之间分配其性能并执行所有任务，同时最大程度地利用GPU。 Priority HyperLanes技术可提供动态拆分； 例如，在执行一项AI任务时可以优先处理图形需求，为其提供充足的计算资源，并用剩余的计算资源处理AI任务。 HyperLane技术还可以隔离受保护的内容以进行权限管理。 所有IMG A系列GPU可支持多达八个HyperLanes。

有了这项技术，如客户要求优先图像处理，可设定优先级，即使有复杂地AI应用，图形处理也不会受干扰。 每个任务都是彼此隔离开的。 因此，在多任务情况下，可保证性能和安全。

可以看出，新的A系列GPU的数据安全保护能力是一个亮点，其可以将不同处理流程进行分割，有效保护各自处理的内容，提升了效率和安全性，第三方是无法干预被分割的处理内容的。

HyperLanes在汽车安全方面，似乎很有价值。 而且，该公司也正在申报ISO 26262的车规级标准认证。 据悉，在汽车视频处理市场，Imagination占有全球40%的份额。 近期，该公司还与中汽联牵头发起了汽车芯片生态工作组。 据悉，该公司已经与一家中国本土的汽车芯片厂商开展了深入合作，而这家公司很可能是芯驰科技（SemiDrive）。

HyperLane还支持一项新功能AI Synergy。 这一新的可选项使SoC设计人员能够利用IMG A系列的计算能力加速其AI工作负载。 通过AI Synergy，GPU在提供图形处理功能的同时，使用其备用资源来支持可编程AI以及固定功能，即高度优化的Imagination神经网络加速器。 AI Synergy在最小的芯片面积中提供可编程的AI能力，而统一的软件栈则可实现灵活性和出色的性能。

据Steve Evans介绍，A系列的PPA综合性能超过了高通的最新一代GPU，用Arm与高通产品比较的话，需要184%的芯片面积，才能实现同样的性能，这意味着更大的功耗。 而用IMG A系列新品的话，可以完全达到高通GPU的性能，面积却大幅降低了； 而在面积相同的情况下，与高通竞品相比，可实现175%的性能。

可见，IMG A系列可以根据PPA的不同需求，提供全面领先的性能和灵活应用。

据Steve Evans介绍，Imagination希望每年都能将GPU的性能提升30%左右，为此，该公司制定了未来几年的发展路线图，其2022年的D系列产品，性能有望比目前的产品提升90%。

此外，该公司也在关注光线追踪架构，一直在研发，但要将其用于移动应用，功耗和效率很重要。 目前的架构处于研发阶段，有望于明年提供授权。

Imagination在中国有很多合作伙伴，包括产业链上的多个环节，如与SemiDrive、上汽，中汽联的合作。

在垂直细分市场，如游戏开发商、OEM等展开了深入合作，帮助它们更好地将Imagination的IP应用到它们的产品当中。

今天，Imagination还宣布进一步加强与紫光展锐（UNISOC）的合作。 后者已获得其最新一代神经网络加速器（NNA）PowerVR Series3NX的IP授权许可，以用于未来面向中高端移动设备市场的SoC。

这两家公司本来就有长期的合作关系，此前，Imagination的PowerVR Series2NX神经网络加速器IP内核就已经在紫光展锐的手机处理器中得到了广泛的使用。

实际上，这两家公司不仅仅是客户的关系，更是战略合作伙伴，合作的目标就是要一起建立起生态系统，Imagination有专门的团队与展锐深度合作。

在学界，该公司还推出了大学合作项目，如与北大、清华在AI方面的培训和合作项目，包括联合实验室。

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